2305 2024
19. Die Erweiterung großer Sprachmodelle (LLMs) mit externen Tools hat sich als vielversprechender Ansatz zur Lösung komplexer Probleme herausgestellt. Herkömmliche Methoden, die LLMs mit Werkzeugdemonstrationsdaten verfeinern, können jedoch sowohl kostspielig als auch auf einen vordefinierten Satz von Werkzeugen beschränkt sein. Neuere In-Context-Lernparadigmen mildern diese Probleme, aber 25. Wir untersuchen das Problem der semantischen Segmentierung D anhand von Rohpunktwolken. Im Gegensatz zu bestehenden Methoden, die zum Trainieren neuronaler Netze in erster Linie auf einer großen Menge menschlicher Annotationen beruhen, schlagen wir die erste rein unbeaufsichtigte Methode namens GrowSP vor, mit der komplexe semantische Klassen für alle Punkt-D-Szenen erfolgreich identifiziert werden können, ohne, 29. Das Prinzip, das dies ermöglicht Verallgemeinerung ist die Identifizierung von Symmetrien mit topologischen Defekten in der QFT. In diesen Vorlesungen geben wir eine Einführung in verallgemeinerte Symmetrien, wobei der Schwerpunkt auf nicht invertierbaren Symmetrien liegt. Wir beginnen mit einem kurzen Überblick über invertierbare verallgemeinerte Symmetrien, einschließlich höherer Formen, 2. Apr. 2022. Dr. Rani Pavithran, Assistenzprofessorin und Leiterin der Fakultät für Chemie am College of Engineering Trivandrum, Kerala